Classism and Everyday Racism as Experienced by Racialized Health Care Users: A Concept Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
In Toronto, Canada, 51.5 % of the population are members of racialized groups. Systemic labor market racism has resulted in an overrepresentation of racialized groups in low-income and precarious jobs, a racialization of poverty, and poor health. Yet, the health care system is structured around a model of service delivery and policies that fail to consider unequal power social relations or racism. This study examines how racialized health care users experience classism and everyday racism in the health care setting and whether these experiences differ within stratifications such as social class, gender, and immigration status. A concept mapping design was used to identify mechanisms of classism and everyday racism. For the rating activity, 41 participants identified as racialized health care users. The data analysis was completed using concept systems software. Racialized health care users reported "race"/ethnic-based discrimination as moderate to high and socioeconomic position-/social class-based discrimination as moderate in importance for the challenges experienced when receiving health care; differences within stratifications were also identified. To improve access to services and quality of care, antiracist policies that focus on unequal power social relations and a broader systems thinking are needed to address institutional racism within the health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».